IV. 연구 결과
4. 대기업 사무직 근로자의 사회적 네트워크, 직무자율성 및 경력개발지원이
가. 회귀분석에 대한 가정
대기업 사무직 근로자의 경력적응성에 대한 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력개발지원의 설명력을 검증하기 위해 먼저 회귀분석의 가정을 검토하였다.
먼저 종속변수가 양적변수이어야 하고, 정규분포 가정을 충족해야하며, 잔차의 등분산성, 선형성, 상호독립성이 만족되어야 한다.
첫째, 정규분포 가정은 정규확률도표를 통해 확인할 수 있다. [그림 Ⅳ-1]과 같이 점들이 거의 대각선상에 위치하고 있어 이를 통해 경력적응성 수준이 대 체적으로 정규분포 가정을 충족하고 있는 것으로 볼 수 있다.
[그림 Ⅳ-1] 경력적응성의 정규성 검증(P-P plot)
그리고 등분산성에 대한 검증은 잔차의 산점도를 통해 확인할 수 있다. 일반 적으로 등분산성 검증을 위해서 표준화된 예측치(ZPRED)를 X축으로, 표준화 된 잔차(ZRESID)를 Y축으로 두어 그래프로 표시하여 분산의 선형성과 동일성 을 확인한다. 산점도 분석 결과, [그림 Ⅳ-2]와 같이 대체적으로 0을 중심으로 퍼져있으므로, 등분산성을 만족하는 것이라고 볼 수 있다.
[그림 Ⅳ-2] 경력적응성의 등분산성 검증을 위한 표준화 잔차의 산점도
또한, 잔차 간의 상호 독립성에 대한 가정은 Durbin-Watson의 통계값으로 판단할 수 있는데, 이 통계값이 0에 가까우면 양의 상관관계, 4에 가까우면 음 의 상관관계가 존재하는 것이며, 2에 급접할 때 상호 독립적이라고 할 수 있 다. 이 연구에서는 Durbin Watson의 통계값이 1.978로 2에 근접하고 있어 상 호 독립성에 대한 가정을 충족한다고 해석할 수 있다.
마지막으로 독립변인 간의 다중공선성(multicollinearity)이 있는지를 검토하 였다. 다중공선성은 독립변수들 간의 상관이 지나치게 높게 나타날 경우에 발 생하며, 회귀분석에서 독립변수들 간의 지나치게 높은 상관은 종속변인을 설명 하는 개별 변인의 변량에 대한 해석이 모호해지며, 회귀계수를 비교하는 것이 무의미해진다(최동선, 2003). 게다가 변인의 투입 순서에 따라 종속변인을 설명 하는 변량에 큰 차이가 발생하게 된다.
다중공선성을 진단함에 있어서 기초상관, 공차한계(tolerance), 변량팽창계수 (VIF: Variance Inflation Factor), 상태지수(condition index), 분산비율 (variance proportions) 등 여러 가지 방법으로 검증할 수 있으나, 이 연구에서
는 기초상관, 공차한계, 변량팽창계수를 사용하였다. 기초상관의 경우, 여러 변 인이 결합된 다중공선성을 명확히 파악하기는 어려우나 이에 대한 대략적인 통찰을 얻을 수는 있다. 특정 변인의 표준오차의 크기를 의미하는 공차는 1.0 에서 한 변인이 다른 변인들과 얼마나 상관을 갖는지를 의미하는 독립변인들 의 중다상관제곱(squared multiple correlation: )을 빼줌으로써 계산하게 된 다. 중다상관제곱 값이 크다는 것은 그만큼 한 독립변수가 다른 독립변수에 의 해 설명되는 변량 부분이 많다는 것을 의미하게 되므로, 그 값이 1에 접근할 때 다중공선성이 없는 것으로 판단하고, 10 이상이 되면 다중공선성이 있는 것 으로 판단하게 된다(주홍석, 2014). 변량팽창계수는 공차한계의 역수로서 이 값 또한 마찬가지로 1.0에 접근할수록 다중공선성이 없는 것으로 판단하며, 10 이 상일 경우 다중공선성이 있는 것으로 판단한다.
이 연구의 독립변인인 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력개발지원에 대한 다중공선성은 <표 Ⅳ-13>과 같이 나타났다. 먼저, 앞서 살펴본 경력적응성과 관련 변인들과의 상관관계에서 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력개발지원, 그 리고 통제변인(성별, 학력) 간 상관계수의 절대값은 0.060∼0.354로 직무자율성 과 경력개발지원의 관계만이 중간 정도의 상관관계를 보이고 있었고, 나머지 변인들은 낮은 상관을 보였다. 그리고 공차한계 값은 0.815∼0.974이며, 변량팽 창계수는 1.027∼1.227로, 10 이상인 값은 없었고, 모두 1.0에 근접해있는 것으 로 나타나, 경력적응성과 관련한 독립변인들은 심각한 다중공선성을 발생시킬 정도는 아님을 알 수 있다.
변인 공차한계(tolerance) 변량팽창계수(VIF)
사회적 네트워크 0.853 1.172
직무자율성 0.815 1.227
경력개발지원 0.830 1.205
성별 0.974 1.027
학력 0.969 1.032
<표 Ⅳ-13> 경력적응성 관련 변인들의 다중공선성 진단
나. 대기업 사무직 근로자의 사회적 네트워크, 직무자율성 및 경력개발지원이 경력적응성에 미치는 영향
대기업 사무직 근로자의 사회적 네트워크, 직무자율성 및 경력개발지원이 경 력적응성에 미치는 영향력을 살펴보기 위하여 경력적응성에 영향을 미칠 것으 로 판단되는 인구통계학적 변인인 성별과 학력을 통제변인으로 설정하고, 위계 적 회귀분석을 실시하였다.
먼저 인구통계학적 변인인 성별과 학력을 1단계로 투입하고, 사회적 네트워 크, 직무자율성, 경력개발지원을 2단계에서 투입하였다. 1단계 결과와 비교하여 2단계에서의 증분 (∆)값은 통제변인들의 효과를 제거한 후, 경력적응성 에 대한 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력개발지원의 설명력을 나타내게 되 며, 그 결과는 <표 Ⅳ-14>와 같다.
구분 경력적응성(β)
모형 1 모형 2
통제변인 성별 .207*** .116**
학력 .149** .082
독립변인
사회적 네트워크 .411***
직무자율성 .256***
경력개발지원 .153**
() 0.065(0.059) 0.439(0.430)
∆ 0.065 0.374
F 11.355*** 50.617***
주1) 성별은 남자, 학력은 대학원 이상을 기준으로 더미변수로 변환함.
주2) **p<0.01, ***p<0.001
<표 Ⅳ-14> 경력적응성과 관련 변인들과의 위계적 회귀분석 결과
먼저 통제변인인 성별과 학력의 경력적응성에 대한 설명력은 6.5%였으며, 통제변인과 함께 독립변인들을 추가로 투입했을 때의 설명력은 43.9%로 증가 하였다. 따라서 독립변인인 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력개발지원은 경력 적응성에 대해 37.4%의 설명력을 가지고 있는 것으로 분석된다. 이는 통제변 인으로 설정한 성별과 학력을 제외하고도 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력 개발지원이 경력적응성의 변량을 유의미하게 설명할 수 있다는 것을 의미한다.
이에 대해 구체적으로 상대적 기여도를 의미하는 표준화 계수(β)를 독립변인
45.2%로 증가하였다. 따라서 독립변인들의 하위변인들은 경력적응성에 대해 38.7%의 설명력을 가지고 있는 것으로 분석된다. 이는 통제변인으로 설정한 성별과 학력을 제외하고 독립변인인 사회적 네트워크, 직무자율성, 경력개발지 원의 하위변인들이 경력적응성의 변량을 유의미하게 설명할 수 있다는 것을 의미한다. 이에 대해 구체적으로 상대적 기여도를 의미하는 표준화 계수(β)를 독립변인별로 살펴보면, 사회적 네트워크(β=0.411, p<0.001), 직무자율성의 하 위요인들은 업무계획 자율성(β=0.043, p>0.05), 의사결정 자율성(β=0.106, p>0.05), 업무방식 자율성(β=0.121, p>0.05), 그리고 경력개발지원의 하위요인 은 전략적체계성(β=-0.007, p>0.05), 운영적체계성(β=-0.029, p>0.05), 성장기회 (β=0.094, p>0.05), 상사지원(β=0.143, p<0.05)으로 나타나 사회적 네트워크와 경력개발지원의 하위요인인 상사지원만이 경력적응성에 대해 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.